[빅데이터분석] 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression) : 확률 분류 분석 기법

 

1. 개요 

 

로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 머신러닝 분야에서 널리 활용되는 분류 알고리즘 중 하나로, 주로 이진 분류 문제에서 활용되는 알고리즘입니다. 이는 선형 회귀를 기반으로 하되, 출력값을 0과 1 사이의 값으로 변환하여 결과를 제공합니다. 이를 통해 특정 이벤트의 발생 가능성을 예측하거나, 두 개의 범주 중 어느 범주에 속하는지를 예측할 수 있습니다. 그럼 이번 포스팅에서는 로지스틱 회귀의 기본 개념, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 알아보도록 하겠습니다.

 

2. 로지스틱 회귀 개념

 

로지스틱 회귀 분석

 

로지스틱 회귀는 기본적으로 선형 회귀와 동일한 방식으로 동작하지만, 예측 값에 로지스틱 함수를 적용함으로써 0과 1 사이의 값으로 변환합니다. 이 함수는 시그모이드(Sigmoid) 함수라고 불리며, S자 형태의 그래프를 가지고 있습니다.

 

선형 회귀 (Linear Regression) 분석에 대해 궁금하신 분들은 아래 지난 포스팅을 참고 부탁드립니다.

 

[데이터분석] 선형 회귀 분석 (Linear Regression)

 

 

3. 로지스틱 회귀 알고리즘 절차

로지스틱 회귀 알고리즘은 다음의 단계를 거쳐서 진행됩니다.

[Step 1] 초기에 모델의 파라미터를 임의의 값으로 설정합니다.
[Step 2] 각 데이터 포인트에 대해 예측을 수행하고 오차를 계산합니다. 이 때 로그 손실(Log loss) 함수를 주로 사용합니다.
[Step 3] 경사 하강법(Gradient descent)을 사용해 로그 손실을 최소화하는 파라미터를 찾습니다.
[Step 4] 새로운 파라미터로 모델을 업데이트하고, 이 과정을 수렴할 때까지 반복합니다.

 

4. 로지스틱 회귀 데이터 분석 절차

 

로지스틱 회귀 분석을 통한 데이터 분석은 보통 다음의 절차를 통해 진행됩니다.

 

[Step 1] 문제 정의 : 어떤 이벤트의 발생 가능성을 예측하거나, 두 범주 중 어느 것에 속하는지 예측하려는지 명확하게 정의합니다.
[Step 2] 데이터 수집 : 예측에 필요한 데이터를 수집합니다.
[Step 3] 데이터 전처리 : 결측치나 이상치를 처리하고, 필요한 변수를 생성하거나 변환합니다.
[Step 4] 모델 학습 : 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리한 후, 훈련 세트를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 학습시킵니다.
[Step 5] 모델 평가 : 테스트 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이 때 정확도, 정밀도, 재현율, AUC 등의 지표를 사용할 수 있습니다.
[Step 6] 모델 개선 : 필요하다면 모델을 개선하거나 다른 알고리즘을 시도합니다.

 

5. 로지스틱 회귀 분석 적용 사례 

 

로지스틱 회귀는 다양한 분야에서 활용되며, 그 예로는 스팸 메일 필터링, 신용 점수 예측, 질병 진단 등이 있습니다.

 

 

6. 로지스틱 회귀 분석 예시 코드

 

다음은 파이썬 Scikit-learn 라이브러리를 활용한 로지스틱 회귀 모델을 구현 예시입니다.

 

 

7. 마치며

 

로지스틱 회귀 모델은 간단하면서도 효과적인 분류 기법을 제공합니다. 개념 및 분석 절차를 이해하고 분석에 활용하시면, 분류 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

 

로지스틱 회귀 분석 외에도 데이터 분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘에 대해 정리한 아래 포스팅 참고 부탁드립니다.

 

[데이터분석] 데이터분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘

 

 

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